ノートパソコンでローカルにAIを実行する: 知っておくべきこと

ChatGPT、Gemini、DeepseekといったクラウドベースのAIチャットボットを利用する際に、自分のデータがどうなるのかを懸念するユーザーは少なくありません。一部のサブスクリプションでは、チャットボットに入力された個人データをプロバイダーが利用できないようにすると主張していますが、そのような条件が本当に有効かどうかは定かではありません。また、クラウドAIを使用するには、安定した高速インターネット接続も必要です。しかし、インターネット接続がない場合はどうすればよいのでしょうか？もちろん、代替手段は常に存在します。

解決策の一つは、AIアプリケーションをローカルで実行することです。ただし、そのためには、コンピューターまたはラップトップに十分な処理能力が必要です。また、AIを利用する標準的なアプリケーションも増えています。ラップトップのハードウェアがAIの利用に最適化されていれば、AIアプリケーションをより迅速かつ効率的に活用できます。

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ローカルAIアプリケーションとの連携は理にかなっている

AIアプリケーションをローカルで実行することで、外部プラットフォームへの依存度が低減されるだけでなく、データ保護、データ主権、そして信頼性のための確実な基盤が構築されます。特に、機密性の高い顧客情報を扱う小規模企業や、個人データを保有する家庭では、AIのローカル利用によって信頼性が向上します。ローカルAIは、インターネットサービスが中断したり、クラウドプロバイダーに技術的な問題が発生したりした場合でも、引き続き利用可能です。

遅延時間によって計算処理が遅くなることがないため、反応速度が大幅に向上します。これにより、画像認識、テキスト生成、音声制御などのリアルタイムシナリオにおいて、AIモデルを遅延なく使用できるようになります。

さらに、AIの使い方は完全に無料で学ぶことができます。必要なソフトウェアは多くの場合、オープンソースソリューションとして完全に無料で利用できます。これらのツールを使ってAIの使い方を学び、AIを活用した研究を私生活でも活用しましょう。

NPUが違いを生む理由

専用のNPUがなければ、最新のノートパソコンでさえAIアプリケーションではすぐに限界に達します。言語モデルや画像処理には、従来のハードウェアを圧倒する膨大な計算能力が必要です。その結果、読み込み時間が長くなり、処理が遅くなり、バッテリー駆動時間が大幅に短くなります。まさにここで、統合型NPUのメリットが発揮されます。

IDG

NPUは、AI処理の計算負荷の高い部分をCPUやGPUに依存せずに独立して処理します。そのため、AIサービスがバックグラウンドで実行されている場合やAI画像処理が進行中の場合でも、システム全体の応答性は維持されます。同時に、動作温度は低く抑えられ、ファンは静音性を保ち、デバイスは連続動作時でも安定して動作します。したがって、ローカルAIアプリケーションにとって、NPUは追加機能ではなく、スムーズで実用的なパフォーマンスを実現するための基本要件となります。

NPUがAIをローカルで再び大幅に加速

NPUは、特殊なAIアクセラレータとして、計算負荷の高いモデルを標準的なエンドデバイス上で効率的に動作させることを可能にします。これにより、CPUやGPUのみをベースとしたアプローチと比較してエネルギー消費が削減され、ローカルAIのメリットが生まれます。

NPUは、従来のプロセッサでは効率が悪かったタスクを高速化するための特殊なチップです。NPUは「Neural Processing Unit（ニューラル・プロセッシング・ユニット）」の略称です。このようなネットワークは、言語モデル、画像認識、AIアシスタントなどに利用されています。様々なプログラムを柔軟に実行するCPUとは対照的に、NPUはAI分野で常時実行される計算に集中します。これにより、NPUは大幅に高速かつ効率的に動作します。

NPUは、CPUが限界に達するタスクをまさに引き受けます。AIアプリケーションは、多くの場合行列の形式で、多数の数値を同時に計算します。行列とは、行と列を持つ数値の表です。AIでは、NPUは大量のデータを構造化し、計算するのに役立ちます。テキスト、画像、または言語は数値に変換され、行列として表現されます。これにより、AIモデルは計算プロセスを効率的に実行できます。

NPUは、このような多数の行列を同時に処理するように設計されています。CPUはこのような演算パターンを次々に処理するため、時間とエネルギーを消費します。一方、NPUは、このような多数の演算を並列に実行するように特別に設計されています。

インテル

ユーザーにとって、これはNPUが音声入力、物体認識、自動テキスト生成といったAIタスクをより高速かつ効率的に処理することを意味します。一方、CPUはオペレーティングシステム、インターネットブラウザ、オフィスアプリケーションといった他のタスクに自由に使用できます。これにより、遅延や消費電力の増加を抑えたスムーズなユーザーエクスペリエンスが実現します。Intel Core UltraやQualcomm Snapdragon X Eliteを搭載したノートパソコンなどの最新デバイスには、既に独自のNPUが統合されています。Appleも長年にわたり、同様の技術を自社のチップ（Apple Silicon M1からM4）に採用しています。

AI対応アプリケーションはローカルで実行され、クラウドサーバーにデータを転送することなく迅速に反応します。NPUは、画像処理、テキスト認識、文字起こし、音声入力、パーソナライズされた提案などのスムーズな動作を保証します。同時に、システムの使用率を低減し、バッテリー消費を節約します。そのため、特にAIソリューションを扱う場合は、NPUチップ搭載のノートパソコンを選択する価値があります。AIは特別なAIチャットボットである必要はありません。Windows 11自体も含め、ますます多くのローカルアプリケーションやゲームがAIを活用しています。

Copilot と Microsoft Discovery 2 による Microsoft PC 浸漬冷却

ユーチューブ

オープンソースでAIをローカルコンピュータに導入: OllamaとOpen Web UI

Ollamaなどのオープンソースソリューションを利用すると、NPUチップを搭載したノートパソコンでLLMを無料で実行できます。LLMは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略です。LLMはAIアプリケーションの中核を成し、コンピューターが自然言語を理解し、意味のある方法で反応することを可能にします。

AIを使って文章を書いたり、メールを要約したり、質問に答えたりする人は、LLMを利用しています。AIモデルは、文章の作成、説明、翻訳、修正を支援します。検索エンジン、言語アシスタント、インテリジェントテキストエディターも、バックグラウンドでLLMを利用しています。ここで重要なのは、モデルのパフォーマンスだけでなく、その実行場所も重要です。LLMをローカルで運用すれば、ローカルのAIアプリケーションをこのローカルモデルに接続できます。つまり、インターネットに依存する必要がなくなるのです。

Ollamaは、DeepSeek-R1、Qwen 3、LLama 3.3など、無料版を含む多数のLLMを操作できます。Windows、Linux、macOSを搭載したPCまたはノートパソコンにOllamaをインストールするだけで使用できます。インストール後は、Windowsの場合はコマンドライン、macOSとLinuxの場合はターミナルからOllamaを操作できます。Ollamaは、PCまたはノートパソコンに様々なLLMをインストールするためのフレームワークを提供します。

ChatGPT、Gemini、Microsoft CopilotなどのAIアプリケーションと同じようにOllamaを使用するには、Webフロントエンドも必要です。そこで、同じく無料のOpenWeb UIソリューションをご利用いただけます。これは、無料のオープンソースツールとしてもご利用いただけます。

他に利用できるローカル AI ツールは何ですか?

Open Web UI搭載のOllamaの代わりに、より機能が限定されたツールGPT4Allを使用することもできます。この分野ではJan.aiも選択肢の一つで、OpenAIのDeepSeek-R1、Claude 3.7、GPT 4といった有名なLLMにアクセスできます。Jan.aiをインストールするには、プログラムを起動し、必要なLLMを選択します。